开源项目 LIC_TCM 使用教程

开源项目 LIC_TCM 使用教程

LIC_TCM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LIC_TCM

项目介绍

LIC_TCM 是一个基于 PyTorch 的开源项目，专注于实现“Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures”论文中的图像压缩技术。该项目结合了 Transformer 和 CNN 架构，旨在提供比传统图像压缩标准更优越的率-失真性能。

项目快速启动

环境配置

首先，确保你的系统中安装了 Python 和 PyTorch。你可以通过以下命令安装必要的依赖：

pip install torch torchvision

克隆项目

使用以下命令从 GitHub 克隆 LIC_TCM 项目：

git clone https://github.com/jmliu206/LIC_TCM.git
cd LIC_TCM

运行示例

项目中包含一个简单的训练脚本 train.py，你可以通过以下命令运行：

python train.py

应用案例和最佳实践

图像压缩

LIC_TCM 项目主要用于图像压缩，特别是在需要高压缩比和低失真的场景中。例如，在网络传输中减少数据量，或在存储受限的环境中节省空间。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入图像经过适当的标准化和裁剪。
• 超参数调整：根据具体应用场景调整学习率和批大小等超参数。
• 模型评估：使用项目提供的评估脚本定期评估模型性能，确保压缩效果符合预期。

典型生态项目

TensorFlow 实现

除了 PyTorch 实现外，LIC_TCM 还有一个 TensorFlow 2 的实现，由 Nikolai10 提供。你可以通过以下链接访问：

TensorFlow 实现

相关研究

• CVPR 2023 Highlight：该项目基于 CVPR 2023 的论文“Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures”。
• ICIP 2020：项目还参考了 ICIP 2020 的论文“Channel-wise Autoregressive Entropy Models For Learned Image Compression”。

通过这些资源，你可以更深入地了解和应用 LIC_TCM 项目，实现高效的图像压缩。

LIC_TCM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LIC_TCM